노코드 AI 에이전트 입문: 툴하우스로 리서치·이메일 자동화 봇 만들기

핵심 메시지

• 툴하우스는 AI 에이전트를 위한 백엔드 서비스로, 이메일 전송·데이터 스크래핑·코드 실행 같은 도구와 RAG 지식, 즉시 배포를 코드 없이 제공한다.
• 자연어나 음성(Verb AI)으로 “매일 오전 9시 LLM 리서치 에이전트를 만들어줘”라고 말하면 에이전트가 자동으로 구성된다.
• 지메일 같은 통합을 붙이면 매일 생성된 브리핑을 이메일로 자동 전송하는 등 기능을 확장할 수 있다.
• API 연동, 러버블(Lovable)로의 바이브 코딩, 인보이스 처리 같은 템플릿으로 다양한 방식의 활용이 가능하다.
• CLI(th login·th new·th deploy·th open)로 내 PDF 문서를 지식으로 넣어 RAG 에이전트를 만들고 배포하는 개발자 친화 방식도 지원한다.

쉽게 이해하기

WorldofAI 채널은 코드 없이 AI 에이전트를 만드는 초보용 튜토리얼에서 백엔드 서비스 툴하우스(Toolhouse, 영상 스폰서)를 소개한다. 툴하우스는 이메일 전송·데이터 스크래핑·코드 실행 같은 도구, RAG 기반 지식 추가, 즉시 배포를 제공해, 복잡한 인프라 설정 없이 에이전트를 만들 수 있게 해 준다고 설명한다.

가입 후 대시보드에서는 평범한 자연어로 에이전트를 만들 수 있고, Verb AI를 통해 음성으로도 만들 수 있다. 발표자는 음성으로 “대규모 언어모델에 관한 새 정보를 매일 오전 9시에 조사하는 딥 리서치 에이전트를 만들어줘”라고 지시했고, 툴하우스가 필요한 도구를 조합해 에이전트를 자동으로 구성한 뒤 테스트용 워크벤치를 열어 주는 과정을 보여 준다.

이후 그는 통합(integration)을 붙여 기능을 확장한다. 지메일 통합을 추가하고 시스템 프롬프트에 “매일 브리핑을 특정 주소로 보내라”고 지정하면, 매일 생성된 요약이 이메일로 자동 전송된다. 또 API로 앱에 연동하거나, 프롬프트를 복사해 러버블(Lovable)에 붙여 넣어 툴하우스 에이전트로 동작하는 채팅 인터페이스를 “바이브 코딩”으로 만들어 내는 방법도 시연한다.

개발자 친화적인 방식으로는 CLI를 다룬다. 툴하우스 CLI를 설치하고 th login으로 로그인한 뒤, 에이전트 파일을 만들고(th new), 내 PDF 같은 개인 문서를 노트로 추가해 그 문서를 근거로 추론하는 RAG 에이전트를 만든다. th deploy로 배포하면 브라우저(th open)나 API로 테스트할 수 있고, 스미더리·재피어·파이프드림을 통한 커스텀 MCP 서버 연동도 안내한다.

마지막으로 그는 실제로 매일 도착하는 “LLM 인텔리전스 브리핑” 이메일과 신규 모델 소식·출처 목록을 보여 주며, 음성만으로 이런 파이프라인을 몇 분 만에 자동화했다는 점을 강조한다. 인증 연결과 로그를 관리하는 화면도 함께 소개하며, 백엔드 복잡성을 걷어내고 유용한 AI 시스템 구축에 집중할 수 있다는 점을 반복해서 내세운다.

주요 인사이트

• 핵심 메시지는 “인프라를 만지지 않고” 자연어·음성으로 에이전트 로직 전체가 자동 구성된다는 점으로, 진입 장벽을 크게 낮춘다.
• 대시보드(노코드), CLI(개발자용), API·MCP 연동 등 같은 플랫폼에서 여러 숙련도에 맞는 경로를 제공하는 것이 특징이다.
• RAG는 문서 업로드(대시보드)뿐 아니라 CLI에서 개인 PDF를 노트로 추가하는 방식으로도 구현돼, 사적 문서 기반 질의응답이 가능하다.
• 프롬프트를 러버블에 붙여 넣어 채팅 UI를 즉석에서 만드는 흐름은, 에이전트 백엔드와 프론트엔드 생성을 자연어로 잇는 사례다.
• 스폰서 제품 시연 성격이 강한 튜토리얼이므로, 실제 도입 시에는 자동화 스케줄·통합 권한·로그 관리 같은 운영 요소를 직접 확인할 필요가 있다.

자주 묻는 질문

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